- 同儕審評(Peer Review)
已經有些出版社將AI應用在同儕審評的過程上，例如檢查投稿是否完整、減少人為的偏見、找到適合的審評者、確認是否有利益衝突以及處理作者、編輯者及審評者之間的工作流程。 - 防止抄襲 (Fighting fraudulent practices)
使用自然語言處理法，AI比以往使用軟體的方法更能偵測到是否有抄襲的情況，也可以偵測數據或是圖表是否有被竄改或是複製等。 - 預測高影響的研究和潛在的主題領域(Predicting high impact research and emerging subject areas)
AI已經顯示他們比起人類更能準確偵測到一篇文章的研究是否為具有高影響力的研究、是否能風靡市場；AI也被用來預測潛在、新興的研究領域。 - 自動產生內容 (Auto-creation of content)
AI已經被用來自動產生摘要及metadata，也有範例是用來概述(summarise)一篇研究論文後自動產生一篇新聞稿和其他行銷所需的文字內容。目前有些人希望進一步訓練AI將研究數據(research data)吸收後，自動產生一篇人類可以讀(readable)的文章。 - 提供個人化的讀者使用經驗 (Delivering personalised user experiences)
AI可以被用來支援其他許多功能，例如提高內容(content)的可發現性(discoverability)及使用率(usage)，並提供使用者個人化使用經驗。舉例來說，AI可以藉由了解文件與文件之間的關係來增強推薦服務(recomendation services)、個人化的內容提醒服務(personalized content alerts)、透過詢問提供個人化的閱讀清單等加值服務。
AI看似提供很多新的服務及機會，但真的使用AI之前，我們也必須要了解自身產業的問題及是否真的適用AI、AI真的可以解決問題嗎?又或是是否可以藉由合作(partnership)來提供服務?又公司內是否有適合的人才跟人力可以引進新的科技技術? 要想一想公司所擁有的數據是什麼，又公司需要收集那些數據?
我們都不知道產業未來的實景會變成如何，可以知道的是AI已經出現，所以不論大小出版社都應該試著去了解AI，不然未來可能會被遠遠拋在後面。
摘譯自
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